AI Lab

Laboratorio de IA

? Creado por: Muhammad Angga Muttaqien, a principios de 2018

? Un laboratorio absolutamente reconfortante para mí para trabajar con mis propias IA y observar empíricamente cuán poderosas e impactantes son estas tecnologías. Los temas clave de investigación se enumeran a continuación:

1. Aprendizaje automático
2. Aprendizaje profundo (por ejemplo, visión, secuencia y aprendizaje por refuerzo)
3. Técnicas avanzadas (por ejemplo, GAN, aprendizaje Zero-Shot, transformador, aprendizaje multiagente, etc.)

Now, I'm conducting research on Reinforcement Learning

La mejor manera de profundizar en la tecnología de IA es ponerse manos a la obra. En 2018-2020, tengo un plan interesante para realizar una docena de experimentos con numerosas y diversas aplicaciones de aprendizaje profundo basadas en tecnologías de visión por computadora (CV), procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje por refuerzo (RL). A través del aprendizaje práctico, la siguiente es la lista de aplicaciones que imagino:

Solicitudes de CV

 1. Object Classification
2. Object Detection
3. Real-time Object Detection
4. Semantic Segmentation
5. Instance Segmentation
6. Human Pose Detection
7. Visual Question Answering

Aplicaciones de PNL

 1. Machine Translation System
2. Sentiment Analysis
3. Text Summarization
4. Topic Modeling
5. Chatbot
6. Image Captioning
7. Speech Recognition

Aplicaciones de la vida real

 1. Dynamic Programming Method for MDPs
2. Monte Carlo Method
3. Temporal-Difference Method (Sarsa, Sarsamax, Expected Sarsa)
4. Value-Based Method (DQN, Double-DQN, PER-DQN, Dueling-DQN, Noisy-DQN, Distributional-DQN, Rainbow-DQN)
5. Policy-Based Method (Reinforce, TRPO, PPO)
6. Actor-Critic Method (A2C/A3C, GAE, DDPG)
7. Multi-Agent Method (MADDPG, MFMARL)

Aplicaciones de robótica

 The time will come soon.

Puede copiar instantáneamente cualquier carpeta del proyecto ejecutando este comando:

 svn checkout https://github.com/muhamuttaqien/AI-Lab/trunk/02-deep-learning

Dependencias

Esta práctica de laboratorio requiere Python 3.7.3 y las siguientes bibliotecas de Python instaladas:

• Bibliotecas básicas: NumPy, Matplotlib
• Bibliotecas específicas de dominio: OpenCV, NLTK, Gym
• Marcos de aprendizaje profundo: Keras, PyTorch, TensorFlow, ReNom

? Eso es todo, para cualquier discusión por favor contácteme aquí: [email protected]